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책소개
목차
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PART 1 Transformer 개요
PART 2 Encoder PART 3 Decoder PART 4 출력 및 손실 부 록 |
저자 소개 1
서울대학교에서 이학사, 이학석사, 이학박사를 취득한 후 울산대학교 수학과에 부임하였다. 현재까지 교수로 재임하면서 대규모 데이터에서 유용한 정보를 찾는 빅데이터 분석, 신경망의 기본인 순방향신경망, 언어 처리를 위한 순환신경망, 이미지 처리를 위한 합성곱신경망, 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 강화학습, attention을 이용하여 입력과 출력의 관계를 학습하는 트랜스포머, 전문가의 행동을 관찰하여 행동 전략을 학습하는 모방학습 등을 강의하고 있다. 집필한 저서는 다음과 같다.
신경망 학습이론과 PyTorch / 순환신경망과 PyTorch
합성곱신경망과 PyTorc
서울대학교에서 이학사, 이학석사, 이학박사를 취득한 후 울산대학교 수학과에 부임하였다. 현재까지 교수로 재임하면서 대규모 데이터에서 유용한 정보를 찾는 빅데이터 분석, 신경망의 기본인 순방향신경망, 언어 처리를 위한 순환신경망, 이미지 처리를 위한 합성곱신경망, 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 강화학습, attention을 이용하여 입력과 출력의 관계를 학습하는 트랜스포머, 전문가의 행동을 관찰하여 행동 전략을 학습하는 모방학습 등을 강의하고 있다. 집필한 저서는 다음과 같다.
신경망 학습이론과 PyTorch / 순환신경망과 PyTorch
합성곱신경망과 PyTorch / 강화학습 기본과 PyTorch*
강화학습 기본 다지기와 PyTorch / 강화학습 기본 완성과 PyTorch
*: 2024 세종도서 학술부문 선정도서
신경망 학습이론과 PyTorch / 순환신경망과 PyTorch
합성곱신경망과 PyTorch / 강화학습 기본과 PyTorch*
강화학습 기본 다지기와 PyTorch / 강화학습 기본 완성과 PyTorch
*: 2024 세종도서 학술부문 선정도서
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품목정보
- 발행일
- 2026년 10월 28일
- 쪽수, 무게, 크기
- 270쪽 | 185*256*20mm
- ISBN13
- 9791125105114
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혜택 및 유의사항
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